关于数据库和分库分表

基础应用：

• “为什么要对MySQL进行分库分表？你们是按照什么维度分的？（例如：用户ID）”

深入原理：

• “分库分表之后，你们是怎么处理全局唯一ID的？（Snowflake算法等）”

• “分库分表后的查询（比如非分片键查询）怎么处理？”

一、基础应用

1.“为什么要对MySQL进行分库分表？你们是按照什么维度分的？（例如：用户ID）”

因为现在的业务发展和用户量增加，单个数据库实例无法承受大量并发请求和数据存储压力。

因此需要分库分表来提升系统性能和可扩展性。

使用用户ID来分，对用户ID进行哈希，将不同用户的数据分散到不同的数据库实例中，

二、深入原理

1.“分库分表之后，你们是怎么处理全局唯一ID的？（Snowflake算法等）”

简单来说，我们使用的是Snowflake算法来生成全局唯一ID。

就是给每个服务分配一个不同的机器ID，比如用户服务是1，视频服务是2这样。然后通过时间戳、机器ID和序列号组合起来生成一个64位的ID。这样即保证了全局唯一，又避免了不同服务之间的ID冲突。

而且这个ID还是递增的，对数据库性能友好。我们就是在用户注册或者发布视频的时候，用这个算法自动生成ID的。

2.“分库分表后的查询（比如非分片键查询）怎么处理？”

我们主要采用了全局索引表方式处理。

比如用户登录时，用户可能通过用户名或邮箱登录，但我们是按用户ID分片的。这时候我们会先查全局索引表找到用户ID，再通过用户ID去对应的分片查询用户详细信息。